Scheda HCI FINAL

Informazioni generali

Advanced Processing for High Congtrast Imaging

HCI

Programma

RSN5

RSN2

Attività: In Itinere; Data inizio: 2022; Data fine: 2025

"High-Contrast Imaging” è la ripresa di oggetti deboli
attorno a una sorgente brillante (p.es. esopianeti, dischi proto-stellari,
getti), un compito difficile per la diffusione di luce, dovuta a turbolenza
atmosferica, aberrazioni ottiche e diffrazione, che nasconde gli oggetti
deboli, i cui contrasti vanno dai 1e-4 ai 1e-6, nonostante l'uso di ottica
adattiva e coronografo. Le comuni tecniche di post-processing (come ADI, o
PCA), non raggiungono il contrasto limite del rumore. In questo progetto ci proponiamo di
implementare due nuovi e promettenti metodi di data-modeling, la Multi-Frame Blind
Deconvolution e la Information Field Theory, e testarle su immagini da banco e
riprese al cielo.

“High-Contrast Imaging” means imaging faint objects around a
bright source (e.g. exoplanets, proto-stellar disk, or jets), a difficult taks
due to light spread by atmospheric turbulence, aberrations, and diffraction.
Even if adaptive optics and coronagraphs are used, residuals persist and hide
the faint objects, whose contrast ranges from 1e-4 to 1e-6. Post-processing
techniques (e.g ADI, or PCA) are commonly used to try removing such straylight,
but don't reach the theoretical noise limit. We propose to implement two novel
and very promising data-modeling methods, the Multi-Frame Blind Deconvolution and the Information
Field Theory, and test them with both optical bench and on-sky images.

Tecnologie per Astronomia Ottica ed Infrarossa

Tecnologie Informatiche e software

Tecnologie per osservazioni da Terra

Team Summary

15. Personale INAF coinvolto

Numero di partecipanti INAF al progetto: 3

Struttura	Nfte	TI 2022	TI 2023	TI 2024	TD 2022	TD 2023	TD 2024	Extra
IAPS ROMA	1	0.20	0.20	0.20	0	0	0	0.00
O.A. BRERA	0	0.00	0.00	0.00	0	0	0	0.00
O.A. ROMA	0	0.00	0.00	0.00	0	0	0	0.00
Totali	1	0.20	0.20	0.20	0.00	0.00	0.00	0.00

Fondi a sostegno

21. Totale fondi a disposizione (dato aggregato, k€)

Certi 2022	Certi 2023	Certi 2024	Presunti 2022	Presunti 2023	Presunti 2024
0.0	0.0	0.0	8000.0	12000.0	0.0

Produzione scientifica e tecnologica

22. Produzione scientifica e tecnologica - Highlights

Informazioni Pubbliche

Exoplanet detection methods; Direct imaging; Coronagraphic imaging; Astronomy data modeling; Astronomy data reduction; High angular resolution; CCD observation.<a id="li-1145-1043-293-1858-1859" href="https://uat.wolba.ch/uat/1859?view=hierarchy&path=1145-1043-293-1858"></a>

Gianluca Li Causi ha sviluppato il metodo SFADI descritto nel testo ed è personalmente in contatto con gli sviluppatori dei due metodi MFBD e IFT. Marco Landoni è esperto di information technology e cloud computing ed ha già contribuito all'implementazione in cloud della MFBD.

LBT; AEOS; INAF ICT; cloud computing services

15. Team members, Informazioni generali

15. Personale INAF coinvolto

#	Nome	E-mail	Struttura	TI	Qualifica	Ruolo nel Progetto	FTE Impegnate (2022/2023/2024)	FTE Presunte (2022/2023/2024)	Extra
1	gianluca.li	gianluca.licausi@inaf.it	IAPS ROMA	Y	RICERCATORE	PI del progetto	X X X	X X X	X
2	marco.landoni	marco.landoni@inaf.it	O.A. BRERA	Y	TECNOLOGO	Cloud Computing	X X X	X X X	X
3	fernando.pedichini	fernando.pedichini@inaf.it	O.A. ROMA	Y	PRIMO TECNOLOGO	Supervisore scientifico	X X X	X X X	X

16. Personale Associato INAF coinvolto

#	Nome	E-mail	Struttura	TI	Qualifica	Ruolo nel Progetto	FTE Impegnate (2022/2023/2024)	FTE Presunte (2022/2023/2024)	Extra

21. Fondi a Sostegno Iniziativa

E' stata preparata una richiesta di finanziamento MiniGrant 2022 associata a questa scheda.

Tabella fondi:

#	Provenienza	Certi 2022 (k€)	Certi 2023 (k€)	Certi 2024 (k€)	Presun. 2022 (k€)	Presun. 2023 (k€)	Presun. 2024 (k€)	Totale Certi (k€)	Totale Presunti (k€)
1	MiniGrant 2022	0	0	0	8000	12000	0	0	20000

Tabella fondi Astrofisica Fondamentale e PNRR:

#	Provenienza	Fondi 2022 (€)	Fondi 2023 (€)	Fondi 2024 (€)